何爲“人工智能+產業”的進階圖譜

黨的二十屆四中全會明確提出全面實施“人工智能+”行動，深刻揭示了AI與產業融合的戰略方向與實踐路徑。AI通過點、線、面的遞進滲透，將不斷推動製造業向服務化轉型，推動產業智能化發展與結構升級。其結果不僅可以全面賦能千行百業、提升生產效率與創新能力，更能夠推動產業價值重構和高質量發展，爲加快形成新質生產力、紮實推進中國式現代化、構建現代化產業體系和驅動高質量發展提供堅實技術支撐。

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第一個層次是技術與產業的協同，即AI對產業鏈的技術賦能。當AI技術與特定行業相遇時，AI的核心作用主要是對產業鏈節點的技術賦能，即通過精準賦能行業關鍵節點和關鍵環節，推動產業發展從傳統經驗驅動到智能優化的躍遷。在此過程中，AI發揮效率放大器的作用，即產業通過引入深度學習、機器視覺和自然語言處理等核心技術，撬動產業生產力和運作模式的底層變革。例如，在工業製造領域，AI驅動的智能檢測系統通過高精度圖像識別技術，可實時捕捉產品表面微米級缺陷，將傳統人工檢測的漏檢率降至接近零的水平，並減少對熟練技工的依賴，顯著降低人力成本。然而，此階段的技術應用多侷限於封閉場景，如工廠的單一質檢工位或醫院的獨立影像科室，尚未與上下游系統，特別是供應鏈管理或患者健康檔案深度協同。這既是效率提升的起點，也是向更高層次融合的過渡點。

本質上講，技術協同的效果體現出AI對產業發展核心痛點的精準治療，它通過三大機制實現賦能：一是自動化替代，如用AI客服處理常規查詢，釋放人力用於複雜決策。二是精準優化，如農業中AI灌溉系統根據土壤溼度動態調整水量，減少資源浪費。三是風險預判，如金融領域AI模型實時監測交易異常，防範欺詐行爲。這些應用雖未改變產業整體架構，卻通過點狀突破積累數據資產，爲後續全流程變革提供燃料。然而，這種方式的成功依賴於兩大條件，一是針對特定工業缺陷定製模型垂直領域算法的專業化。二是以智能傳感器爲核心的邊緣計算設備的普及。目前看來，儘管還存在數據孤島和系統兼容性挑戰，但技術協同已成爲AI+產業的基石，爲從點到線的跨越鋪就道路。

第二個層次是產業跨界融合業態的協同，即AI對產業鏈的全流程貫通和縱向一體化整合。產業鏈跨界業態協同的本質在於，產業主體通過深度學習、自然語言處理等核心技術，實現產業鏈各環節智能互聯與動態優化，進而催生硬件、軟件與服務深度融合的複合型產業生態。其核心特徵表現爲產業鏈縱向一體化、原有產業邊界模糊化、價值鏈條重構化以及跨領域協同智能化，最終爲推動產業體系向立體化生態協同的現代化方向演化做好準備。

關於業態協同問題，除了技術滲透主要體現爲技術賦能可以提高產業效率的作用以外，業態協同還在產業演化、運行範式、價值重構方面有新表現。具體而言，在產業演化上，AI能夠深度驅動製造企業向後端服務化和前端研發化轉型，大幅度提高製造業的附加值，形成產品+服務以及產品+研發的複合價值創造模式。比如，工程裝備企業通過AI平臺提供全球運維服務，實現從單一設備製造向全鏈條生命週期管理的轉變。在運行範式上，AI可以推動共享經濟向縱深層次發展，催生資源優化配置的平臺經濟新範式。例如利用數據共享、模型優化與業務決策的全鏈條智能體系，金融機構提升風控、營銷等環節的智能化水平，實現了金融產業鏈從上游數據要素整合到下游業務場景落地的深度協同。此外，價值重構效應則主要體現爲效率提升與業態創新兩個維度。在效率維度上，AI通過自動化與智能化技術，能夠實現人力資本向高附加值環節的轉移。在業態維度上，AI還可以催生出個性化定製服務，顯著提升消費體驗，增強產業鏈各環節的協同響應能力，是產業鏈韌性提升的標誌。

然而，跨界業態協同的實現依然面臨數據孤島與系統兼容等挑戰。此外，技術創新更須與倫理規範相平衡，以保障AI應用的公平性與透明度，避免整合過程中的系統性風險。

第三個層次是生態協同，即AI驅動開放平臺重構，催生出現代產業體系。當AI技術完成對產業鏈的單點滲透與全流程貫通後，其演進邏輯必然指向更高層級產業生態的協同。這一階段標誌着AI技術將從行業適配向產業體系生態重構的方向演變，其核心特徵是通過開放平臺能夠構建出跨行業、跨領域的智能化產業網絡體系，實現技術、數據與場景的深度融合。以上海徐匯濱江集聚區爲例，該區域通過技術研發、場景驗證、數據共享、資本對接和政策支持五大公共服務平臺，成功整合了消費、文娛、醫療等各個領域的AI應用，形成了從技術研發到場景驗證直至商業轉化的發展轉變。這樣的產業體系，不僅打破了傳統的產業邊界，更通過數據要素跨域流動，催生出前所未有的價值創造範式。

客觀來說，AI推動產業生態的協同有賴於三大支撐條件：一是數據要素市場化配置，這離不開國家級數據交易平臺建立的統一數據確權、定價和交易機制。二是政策協同機制，這受到跨行業的數據標準、接口規範和倫理準則的制約。三是生態夥伴共建，必須以政產學研用五位一體的創新聯合體爲前提條件。然而，產業生態協同的推進依舊面臨數據安全、算法偏見和利益分配等挑戰。從未來看，政府需要加大技術創新、制度改革和文化倫理共識的創新激勵，構建出更加包容、更可持續的智能生態體。

（作者爲上海社會科學院世界經濟研究所副所長、研究員）